時序從2025展望2026，台灣製造業如何轉型為高價值解決方案提供者？落實企業數位核心為重中之重，從「打造雲端基礎架構、完整匯集營運數據、AI全面分析營運場景、到跨國供應鏈可視化管理」四階段佈局，將是鞏固台灣在全球供應鏈地位的重要工程。製造業是台灣經濟的重要命脈，2024年產值達新台幣19.3兆元，寫下歷年次高紀錄。景氣熱絡但挑戰仍存，特別是邁向智慧製造過程不乏「內外夾殺」危機，企業該如何突圍？
製造業外部結構性壓力，包含供應鏈重組、匯率波動、地緣政治風險以及淨零碳排ESG合規壓力，擠壓業者的利潤空間。至於內部挑戰，台灣製造業多反映IT基礎架構老舊未更新、數據碎片散落孤島、AI方案難整合至IT及OT既有系統、人才斷層等，導致轉型面臨諸多瓶頸。
SAP多年來服務為數不少製造龍頭集團及利基領域的隱形冠軍，發現決策者對智慧製造的藍圖，聚焦於幾個元素。首先是實踐高效製造與卓越品質：優化生產流程、營運透明化，有助即時決策，釋放獲利空間；其次建立彈性與韌性供應鏈：強化預測與即時應變，支援多據點管理，因應少量多樣需求；第三是追求創新與永續製造：強化研發能量、發展綠色製造，從製造商轉型為方案提供者；最後則建構雲端資產治理與知識管理機制：建構企業雲核心系統，集中各端營運資料，將隱性知識轉化為可重複運用的資產，形成可重複使用的標準化規範。
若要實現上述願景，建議決策者遵循轉型路徑，從四個階段踏出佈局之旅。第一階段是建立靈活且可擴展的雲端基礎架構，從生產現場的邊緣運算設備、工業物聯網（IIoT）到雲端運算平台，形成「三方共同協作」架構動態應對製造業即時運算、臨時停機等情境。
第二階段是完整匯集各端營運數據，累積數據資產，克服以往資料碎片化困境。善用雲端平台打造統一化資料湖架構，集中儲存IIoT產生的異質性製造資料；同時於此階段建構資料治理機制，確保資料品質、安全與合規。
掌握高可信的數據基礎後，第三階段則是藉助AI全面分析營運場景，將製造數據變成商業洞察。目前AI、機器學習技術更臻成熟，製造現場人員可直接與AI介面進行互動，有助於重塑品質管控、即時掌握供應鏈進度，乃至支援預測管理以實現智慧決策。
在短鏈生產、跨國製造的趨勢之下，邁入第四階段，須將數位核心與跨國跨區的製造基地進行系統整合，迎向全球據點及供應鏈的可視化及敏捷管理。雲端系統可支持7×24小時營運不中斷，同時有透明化、可追溯的供應鏈資料，便能即時監控並調整生產進度，掌握全球各據點實際狀況，甚至快速應變供應鏈的未知風險。
＜本文作者：陳志惟現為SAP全球副總裁、台灣暨香港澳門總經理＞